Aptos nuevo marco Shoal: optimización de latencia Bullshark del 40%-80%

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Marco Shoal: optimización de la latencia de Bullshark en Aptos

El laboratorio Aptos ha resuelto recientemente dos problemas clave en el DAG BFT, reduciendo significativamente la latencia y eliminando por primera vez la necesidad de tiempos de espera en protocolos prácticos deterministas. En general, la latencia de Bullshark se ha mejorado en un 40% en condiciones sin fallos y en un 80% en condiciones de fallo.

Shoal es un marco que mejora el protocolo de consenso basado en Narwhal a través de la latencia de la canalización y la reputación de los líderes. La canalización reduce la latencia de ordenación de DAG al introducir un punto de anclaje en cada ronda, y la reputación del líder mejora aún más la latencia al garantizar que el punto de anclaje esté asociado con los nodos de validación más rápidos. Además, la reputación del líder permite que Shoal aproveche la construcción de DAG asíncrono para eliminar los tiempos de espera en todos los escenarios.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

La tecnología central de Shoal es muy simple, principalmente consiste en ejecutar múltiples instancias del protocolo subyacente en orden secuencial. Tomando como ejemplo a Bullshark, es como un grupo de "tiburones" en una carrera de relevos.

En la búsqueda de un alto rendimiento en redes de blockchain, al principio se centró principalmente en reducir la complejidad de la comunicación, pero esto no trajo un aumento significativo en el rendimiento. Los recientes avances provienen del reconocimiento de que la propagación de datos es el principal cuello de botella basado en el protocolo de líderes, y puede beneficiarse de la paralelización. El sistema Narwhal separa la propagación de datos de la lógica central de consenso, logrando una capacidad de 160,000 TPS.

Sin embargo, los protocolos de consenso basados en líderes como Hotstuff/Jolteon no pueden aprovechar completamente el potencial de rendimiento de Narwhal. Por lo tanto, Aptos decidió implementar Bullshark sobre el DAG de Narwhal, un protocolo de consenso con cero costos de comunicación. Sin embargo, la estructura DAG de Bullshark conlleva un costo de latencia del 50%.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

El marco Shoal reduce significativamente la latencia de Bullshark a través de un mecanismo de canalización y reputación de líderes. La canalización permite que haya un punto de anclaje en cada ronda, reduciendo la latencia de todos los vértices no anclados en el DAG a tres rondas. El mecanismo de reputación de líderes tiende a seleccionar líderes rápidos.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

La idea central de Shoal es combinar múltiples instancias de Bullshark en orden. Aprovecha la característica de que todos los validadores acuerdan el primer punto de anclaje ordenado, utilizando el primer punto de anclaje ordenado como el punto de cambio de la instancia y calculando la reputación del líder a partir de la historia causal del anclaje.

Este método no solo implementa una tubería, sino que también combina de manera natural el mecanismo de reputación del líder. Después de clasificar los puntos de anclaje de la ronda r, los validadores solo necesitan calcular un nuevo mapeo de líderes a partir de la ronda r+1 según la historia causal de ese punto de anclaje y ejecutar una nueva instancia de Bullshark utilizando la función de selección de puntos de anclaje actualizada.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Shoal también ha eliminado la necesidad de tiempos de espera. Utiliza el "reloj" proporcionado por la construcción de DAG para estimar la velocidad de la red; siempre que haya suficientes validadores honestos que continúen agregando vértices al DAG, las rondas seguirán avanzando. El mecanismo de reputación de los líderes asegura aún más la selección de nodos de validación rápida como líderes, lo que permite que el sistema funcione a la velocidad de la red en todos los escenarios reales.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Shoal ofrece una propiedad llamada "respuesta universal", que puede seguir funcionando a la velocidad de la red incluso en caso de que el líder falle o la red esté asincrónica. Esto tiene una ventaja significativa en comparación con la propiedad de "respuesta optimista" de protocolos como Hotstuff.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Los resultados de la evaluación indican que Shoal mejoró significativamente la latencia de Bullshark. En condiciones sin fallos, Shoal logró la mejor latencia combinando la canalización y la reputación del líder. En condiciones con fallos, el mecanismo de reputación del líder redujo la probabilidad de que los validadores fallidos fueran elegidos como líderes, lo que hizo que la latencia de Shoal fuera un 65% menor que la de Bullshark de referencia.

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿Cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

Explicación detallada del marco Shoal: ¿cómo reducir la latencia de Bullshark en Aptos?

En general, el marco Shoal resuelve con éxito el problema clave de latencia en DAG-BFT a través de un enfoque simple y eficiente, ofreciendo nuevas ideas para la optimización del rendimiento de sistemas de blockchain como Aptos.

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MoneyBurnerSocietyvip
· 07-20 13:18
Ay, otra vez en mi escenario de pérdidas negativas.
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WagmiWarriorvip
· 07-20 12:33
Aptos realmente se atreve a hacer esto.
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AltcoinOraclevip
· 07-17 23:31
fascinante. mis métricas propietarias predijeron este exacto coeficiente de optimización de latencia... divergencia alcista confirmada
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MidnightSnapHuntervip
· 07-17 23:17
Es tan confuso que parece increíble que haya salido tanto.
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SerNgmivip
· 07-17 23:16
El mecanismo de reputación es bueno, parece que hay posibilidades.
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